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Tendenze dei big data 2024: Navigare nel futuro della tecnologia dei dati

Il settore dei big data sta vivendo una crescita sostanziale: il volume di dati generati quotidianamente è sbalorditivo.

Secondo Statista, ogni giorno vengono creati circa 328,77 milioni di terabyte, ovvero 0,33 zettabyte, di dati. Ciò equivale a circa 2,31 zettabyte alla settimana e a 120 zettabyte all'anno, a dimostrazione dell'immensa portata della produzione di dati.

Il volume dei dati comprende le informazioni generate, acquisite, copiate o consumate di recente, indicando che 90% dei dati mondiali sono stati creati solo negli ultimi due anni. La suddivisione della creazione di dati in diversi archi temporali evidenzia ulteriormente l'entità di questa crescita.

Navigare nel panorama guidato dai dati, gli attuali tendenze dei big data evidenziano l'importanza di affrontare problemi pratici come il miglioramento della sicurezza dei dati, la garanzia della privacy e la gestione efficiente di diverse fonti di dati.

In questo articolo esploreremo ulteriormente questi tendenze dell'analisi dei big data e sviluppi, approfondendo come questi influenzino il futuro dei big data e le implicazioni per le aziende e i professionisti del settore.

Crescita storica, fatti generali e proiezioni future del mercato dei big data

Il mercato dei big data ha registrato una rapida crescita e continuerà a progredire nel 2024. In particolare, il mercato globale dell'analitica dei big data è previsto raggiungerà circa 84 miliardi di dollari nel 2024 e crescerà fino a 103 miliardi di dollari nel 2027, indicando una sostanziale espansione in tutti i settori.

Questo aumento è in parte determinato dalle innovazioni nella visualizzazione dei dati e nelle analisi abilitate dall'intelligenza artificiale, che stanno diventando accessibili a una gamma più ampia di utenti aziendali. Inoltre, la diversità e il volume dei dati, soprattutto quelli provenienti da fonti diverse dai database come i dispositivi IoT, stanno catalizzando la necessità di soluzioni di gestione dei big data più robuste e di un passaggio dai tradizionali data warehouse.

In termini di quadro generale, l'arena dei big data sta assistendo a un cambiamento con tecnologie come l'edge computing che guadagnano importanza grazie alla loro capacità di elaborare i dati più vicino alla loro fonte. Questo cambiamento è fondamentale per gestire le grandi quantità di dati generati dalle attività digitali contemporanee e dai dispositivi IoT.

"Nel 2024, il panorama dei dati è simile a un universo in continua espansione. Per le aziende, non si tratta più di accumulare questi dati, ma di navigare astutamente attraverso di essi per trovare modelli utili. I prossimi anni sono pronti a rivoluzionare il nostro approccio ai big data, concentrandosi su analisi sofisticate che tagliano il rumore. È un momento entusiasmante, in cui i dati non sono solo un sottoprodotto delle attività aziendali, ma un elemento centrale della direzione strategica".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Tendenze dell'analisi dei big data

Mentre esaminiamo tendenze dei big data nel 2024, è essenziale riconoscere l'evoluzione del contesto aziendale. le aziende sfruttano sempre più i big data per prendere decisioni strategiche, ma ancora solo utilizzare 57% dei dati raccolti. Le restanti 43% di dati, non sfruttate, rappresentano un'enorme opportunità per le aziende. Questi dati inutilizzati potrebbero contenere intuizioni sorprendentemente utili che potrebbero guidare ulteriori innovazioni, sottolineando la necessità di migliorare le tecniche di gestione e analisi dei dati, di avere intuizioni più accurate e in tempo reale e di adottare strategie basate sui dati. In generale, sviluppi come l'analisi basata sull'intelligenza artificiale, l'integrazione del cloud computing e la crescente importanza della privacy dei dati stanno plasmando l'approccio delle aziende ai big data.

Approfondiamo ciascuno degli aspetti emergenti tendenze dei big data per capire il loro impatto nel 2024.

Tendenze #1 Approfondimenti sui dati guidati dall'intelligenza artificiale in tempo reale

L'IA e il ML stanno rivoluzionando l'elaborazione dei big data. Le soluzioni AI possono automatizzare fino a 70% di tutto il lavoro di elaborazione dei dati e 64% del lavoro di raccolta dei dati, svolgendo un ruolo chiave nell'identificazione dei modelli e nella creazione di algoritmi decisionali.

Ad esempio, strumenti come TensorFlow e IBM Watson sono ampiamente utilizzati per analizzare grandi insiemi di dati, identificando modelli che l'uomo non sarebbe in grado di riconoscere rapidamente. Questi strumenti sono fondamentali anche per l'analisi predittiva, che aiuta le aziende a prevedere le tendenze, i comportamenti dei clienti e i cambiamenti del mercato. Aziende come Netflix e Amazon utilizzare le intuizioni basate sull'intelligenza artificiale per personalizzare le raccomandazioni per gli utenti, il che illustra la tendenza applicazione pratica di questa tendenza.

Tendenze #2 Reporting ESG e consolidamento dei dati

La rendicontazione ESG (Environmental, Social, and Governance) sta diventando una tendenza significativa nel settore dei big data, soprattutto in Europa, dove i quadri normativi sono in rapida evoluzione. Un aspetto fondamentale di questo cambiamento è l'attenzione alla legittimità delle dichiarazioni ESG e alla riduzione delle pratiche di greenwashing.

A partire dal 2024, entreranno in vigore nuove informazioni obbligatorie nell'ambito di vari standard internazionali, che richiederanno alle aziende di riferire su un'ampia gamma di metriche ESG, tra cui l'impatto climatico, l'economia circolare, l'inquinamento, la perdita di biodiversità e le sfide sociali, come il trattamento dei lavoratori e le politiche di condotta aziendale. Questo passaggio a una rendicontazione più completa dovrebbe cambiare il modo in cui le aziende raccolgono e divulgano i dati ESG.

Le sfide del reporting ESG, dovute principalmente alla sua natura frammentaria e variegata rispetto al reporting finanziario standardizzato, vengono affrontate attraverso la tecnologia e i metodi data-driven. Gli analisti di dati utilizzano sempre più spesso l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per esaminare i dati ESG, fornendo agli investitori informazioni più dettagliate.

Tendenze #3 Integrazione e centralizzazione dei dati

Una tendenza chiave dei big data nel 2024 è il consolidamento dei dati provenienti da più sistemi in un'unica soluzione di storage unificata. Questa tendenza è in gran parte determinata dalla necessità di gestire e analizzare i dati in modo efficiente, in particolare per la reportistica finanziaria e di produzione. Le organizzazioni stanno passando dall'utilizzo di strumenti multipli e disgiunti a un approccio centralizzato, in cui i dati vengono aggregati in un unico repository come un data warehouse o un data lake. Questa centralizzazione migliora la qualità e la disponibilità dei dati, consentendo un processo decisionale più efficace basato sui dati e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale avanzata. Strumenti come SAP S/4HANA sono spesso impiegati in questi sforzi, riflettendo una tendenza più ampia verso una gestione dei dati semplificata e integrata all'interno delle aziende.

Tendenze #4 Informatica quantistica e big data

L'informatica quantistica rappresenta un cambiamento rispetto all'informatica tradizionale, sfruttando i principi della meccanica quantistica. Opera su qubit che, a differenza dei bit classici che sono 0 o 1, possono esistere in più stati contemporaneamente.

Nel contesto dei big data, l'informatica quantistica ha il potenziale per accelerare drasticamente l'elaborazione dei dati, affrontare algoritmi complessi e risolvere problemi di ottimizzazione su larga scala che attualmente sono al di là della portata dell'informatica classica. In settori come la scoperta di farmaci, l'ottimizzazione del traffico e la modellazione climatica, l'informatica quantistica può analizzare ed elaborare in modo più efficiente grandi insiemi di dati.

Uno dei vantaggi principali dell'informatica quantistica nei Big Data è la sua capacità di eseguire calcoli altamente complessi a velocità senza precedenti. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, dove può migliorare significativamente la velocità e la precisione dell'analisi dei dati. Nel 2024 è probabile che si assisterà a un aumento degli investimenti e della ricerca nel campo dell'informatica quantistica, che sta diventando sempre più accessibile e integrata con le tecnologie dei Big Data.

Tendenze #5 Democratizzazione dell'accesso ai dati

La democratizzazione dei dati, una tendenza chiave dei big data, sta estendendo l'accesso all'analisi dei dati al di là dei reparti IT specializzati per includere il personale non tecnico delle aziende. Questo cambiamento è in gran parte favorito dalle piattaforme data-as-a-service (DaaS), che semplificano le complesse attività di analisi dei dati con interfacce intuitive e di facile utilizzo. Queste piattaforme democratizzano l'accesso ai dati e consentono ai dipendenti di vari reparti di partecipare al processo decisionale.

La maggiore accessibilità ai dati all'interno delle organizzazioni sta promuovendo una cultura dei dati più inclusiva, in cui prospettive diverse contribuiscono a una più ricca analisi e comprensione dei dati. Così, 90% dei leader aziendali considerare La democratizzazione dei dati è una priorità, a dimostrazione della sua crescente importanza nella strategia aziendale.

Tendenze #6 Governance e sicurezza dei dati

Nel 2024, la governance dei dati e la sicurezza dei big data avranno sempre più come priorità controlli più severi e approcci moderni. Secondo Rapporto Immuta sullo stato della sicurezza dei dati, circa 35% dei professionisti dei dati danno priorità alle iniziative legate alla sicurezza dei dati, come l'implementazione di una governance dei dati più solida e di controlli di sicurezza. Questa tendenza è in risposta alla rapida evoluzione dell'IA e al suo impatto sulla sicurezza dei dati, con 56% degli intervistati che citano l'esposizione di dati sensibili attraverso i prompt dell'IA come una preoccupazione significativa.

Seguendo il principio generale tendenze dei big data Per quanto riguarda la governance e la sicurezza, il 2024 vedrà l'affermarsi di alcuni importanti progressi tecnologici:

  • Governance automatizzata dei dati
  • Governance dei dati in tempo reale
  • Soluzioni di governance dei dati basate su Cloud
  • Modelli di governance dei dati decentralizzati
  • Privacy dei dati e conformità alle normative emergenti

Tendenze #7 Considerazioni etiche e impatto sulla società

Nel 2024, questa tendenza ruota attorno al modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e utilizzati, garantendo che siano in linea con gli standard etici.

Gli aspetti chiave di questa tendenza includono:

  • Privacy e consenso dei dati: L'uso etico dei dati inizia dal modo in cui vengono raccolti. È sempre più importante ottenere il consenso esplicito degli individui prima di raccogliere i loro dati personali.
  • Pregiudizi ed equità nell'IA: le considerazioni etiche riguardano la garanzia che i sistemi di IA siano equi e non perpetuino i pregiudizi sociali esistenti, in particolare in aree sensibili come le assunzioni, l'applicazione della legge e l'approvazione di prestiti.
  • Trasparenza nell'uso dei dati: Le organizzazioni sono incoraggiate a essere trasparenti su come utilizzano i dati. La trasparenza crea fiducia negli utenti e nelle parti interessate, garantendo che i dati non vengano utilizzati in modi che potrebbero essere considerati ingannevoli.
  • Benefici per la società: le aziende devono utilizzare i dati in modo vantaggioso per la società, ad esempio migliorando i risultati della salute pubblica, potenziando gli strumenti educativi o affrontando le questioni ambientali.
  • Innovazione responsabile: Si tratta di bilanciare il perseguimento dei progressi tecnologici con la considerazione dei potenziali impatti negativi sulla società.

Tendenze #8 Soluzioni specifiche per l'industria

Il trend delle soluzioni specifiche per il settore dei big data è dettato dalla consapevolezza che i diversi settori hanno esigenze di dati uniche. questa tendenza riflette l'abbandono di soluzioni uniche per tutti a favore di approcci più personalizzati che tengono conto delle sfumature specifiche di ogni settore.

Nel settore sanitario, ad esempio, i big data vengono utilizzati per migliorare l'assistenza ai pazienti attraverso la medicina personalizzata, l'analisi predittiva dei focolai di malattia e l'ottimizzazione delle operazioni ospedaliere. Secondo Visiongain, Il valore dei big data analytics globali relativi all'assistenza sanitaria dovrebbe raggiungere $101,07 miliardi entro il 2031.

I servizi finanziari, invece, utilizzano i big data per il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e i servizi personalizzati ai clienti. Nella vendita al dettaglio, i big data aiutano a comprendere il comportamento dei consumatori, a migliorare l'efficienza della catena di approvvigionamento e a ottimizzare il posizionamento dei prodotti. 

Le ragioni di questa tendenza sono molteplici. In primo luogo, con l'aumento del volume e della varietà dei dati, aumenta anche la complessità dell'estrazione degli insight. Le soluzioni specifiche per il settore affrontano questo problema adattando la raccolta e l'analisi dei dati al contesto particolare di ogni settore. In secondo luogo, entrano in gioco considerazioni normative specifiche. Infine, la rapida evoluzione della tecnologia ha reso possibile lo sviluppo di strumenti di analisi più sofisticati e su misura per il settore.

Tendenze #9 Integrazione di IoT e big data

Questa tendenza consiste nello sfruttare le grandi quantità di dati generati dai dispositivi IoT e nell'utilizzare l'analisi dei big data per estrarre informazioni preziose. Uno degli esempi più significativi di integrazione tra IoT e big data è rappresentato dall'integrazione dei dispositivi IoT settore agricolo. I dispositivi IoT vengono utilizzati in agricoltura per monitorare vari fattori, come le condizioni del suolo, i modelli meteorologici e la salute delle colture. Questi dati vengono poi analizzati con strumenti di big data per ottimizzare le pratiche agricole, migliorare la resa dei raccolti e ridurre gli sprechi. Ad esempio, aziende come John Deere stanno integrando l'IoT nelle loro attrezzature agricole per consentire l'agricoltura di precisione. Utilizzano sistemi collegati ai satelliti per raccogliere dati e migliorare l'efficienza nell'uso di fertilizzanti e pesticidi.

Un altro esempio è quello del settore sanitario, dove i dispositivi IoT vengono utilizzati per monitorare la salute dei pazienti e raccogliere dati medici.

L'integrazione dell'IoT e dei big data sta offrendo alle aziende di vari settori opportunità senza precedenti per ottimizzare le operazioni, migliorare l'esperienza dei clienti e formulare strategie basate su dati in tempo reale.

Tendenze #10 Focus sulla visualizzazione dei dati

Con l'aumento del volume e della complessità dei dati, la capacità di visualizzarli e interpretarli diventa sempre più importante per le organizzazioni.

Gli aspetti chiave di questa tendenza includono:

  • Dati complessi resi comprensibili: Gli strumenti di visualizzazione dei dati convertono serie di dati complessi in formati grafici più digeribili.
  • Miglioramento del processo decisionale: Le rappresentazioni visive dei dati possono aiutare a scoprire modelli, tendenze e correlazioni nascoste.
  • Cruscotti interattivi: I moderni strumenti di visualizzazione dei dati offrono dashboard interattivi che consentono agli utenti di approfondire punti specifici ed esplorare i dati in modo più dettagliato.
  • Raccontare con i dati: La visualizzazione è uno strumento potente per la narrazione, che consente alle aziende di comunicare le intuizioni dei dati agli stakeholder.

Il futuro dei big data

Oltre il 2024, il futuro dei big data è pronto a rimodellare profondamente le industrie e la vita quotidiana. Immaginate un mondo in cui gli approfondimenti basati sui dati sono profondamente integrati in ogni decisione, sia banale che complessa. 

Questo scenario futuro prevede un paradigma in cui algoritmi sofisticati, in grado di gestire insiemi di dati vasti e intricati, guidano il processo decisionale in vari settori, dai protocolli sanitari personalizzati alle strategie di sviluppo urbano complete. Contemporaneamente, la dimensione etica della gestione dei dati verrà alla ribalta, imponendo la creazione di strutture avanzate che garantiscano la privacy, la sicurezza e l'uso etico dei dati. Questa evoluzione promette un'esistenza più intelligente e interconnessa, bilanciando i progressi tecnologici con una gestione responsabile dei dati.

Conclusione

Per concludere la nostra esplorazione della tendenze dei big data per il 2024, emergono alcuni punti chiave che le aziende devono considerare:
  • L'incorporazione dell'IA e dell'apprendimento automatico nei big data non è solo una tendenza passeggera, ma sta diventando un aspetto indispensabile dell'analisi dei dati.
  • La sinergia tra cloud computing e big data sta ridisegnando l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. 
  • L'attenzione alla visualizzazione dei dati sta diventando una necessità per interpretare insiemi di dati complessi.
  • Le aziende devono attrezzarsi per le applicazioni avanzate dei big data. La convergenza dell'Internet degli oggetti con i big data è destinata a creare una nuova frontiera per l'analisi in tempo reale.
  • Le considerazioni etiche e la privacy dei dati saranno sempre più al centro dell'attenzione. 
  • Si prevede un'accelerazione della tendenza verso soluzioni di big data su misura. 

Il futuro dei Big Data è promettente e racchiude in sé il potenziale per un cambiamento trasformativo in tutti i settori, ma richiede anche un approccio consapevole alle modalità di gestione, analisi e utilizzo dei dati. Le aziende in grado di adattarsi a queste tendenze in evoluzione e di incorporarle nelle loro strategie saranno ben posizionate per prosperare in un futuro guidato dai dati.

FAQ

L'intelligenza artificiale sta trasformando i big data aumentando le capacità di analisi dei dati complessi e di modellazione predittiva. Nel 2024, gli algoritmi di IA automatizzeranno le attività di elaborazione dei dati, consentendo approfondimenti più rapidi e accurati. L'integrazione dell'IA con l'analisi dei big data è fondamentale in settori come la sanità per la diagnostica predittiva e la vendita al dettaglio per l'analisi del comportamento dei clienti. L'evoluzione degli strumenti di IA, come l'apprendimento profondo e le reti neurali, rende possibile l'estrazione di informazioni più sfumate da vasti set di dati.

Le sfide principali in materia di sicurezza e privacy dei big data includono la salvaguardia dei dati dalle violazioni, la garanzia di conformità alle leggi sulla privacy in evoluzione e la gestione sicura di un'enorme quantità di dati. Con la diversificazione delle fonti e l'aumento del volume dei dati, il mantenimento della loro integrità e riservatezza diventa più complesso. Inoltre, la sfida di bilanciare l'accessibilità dei dati con la protezione della privacy è una preoccupazione cruciale per le organizzazioni, in particolare nel contesto del GDPR e di altre normative sulla privacy.

L'edge computing sta avendo un impatto significativo sull'elaborazione dei dati, consentendo un'analisi dei dati più vicina alla fonte di generazione degli stessi. Ciò riduce la latenza e l'utilizzo della larghezza di banda, il che è importante per le applicazioni di elaborazione dei dati in tempo reale, come i dispositivi IoT nelle città intelligenti o i sistemi di monitoraggio in tempo reale nella produzione. Elaborando i dati a livello locale, l'edge computing consente un processo decisionale più rapido e riduce il carico sui data center centrali.

La visualizzazione dei dati è fondamentale nell'analisi dei big data, in quanto trasforma insiemi di dati complessi in formati visivi comprensibili. Aiuta a rivelare tendenze, modelli e anomalie che potrebbero non essere evidenti nei dati grezzi. Una visualizzazione efficace aiuta a rendere i dati più accessibili ai decisori, facilitando decisioni più informate. Strumenti come Tableau e Power BI sono importanti in questo settore e forniscono funzionalità di visualizzazione avanzate.

Oltre il 2024, si prevede che i progressi dell'informatica quantistica rivoluzioneranno l'elaborazione dei big data, gestendo calcoli complessi a velocità senza precedenti. La crescita dell'IoT continuerà ad apportare grandi quantità di dati, richiedendo soluzioni big data più avanzate. Inoltre, ci sarà una maggiore attenzione all'IA etica e all'uso responsabile dei dati, con sviluppi nelle tecnologie che migliorano la privacy. La tendenza verso esperienze personalizzate basate sui dati probabilmente si evolverà ulteriormente, influenzando settori come l'e-commerce, la sanità e l'intrattenimento.

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